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J-GLOBAL ID：201702227790010092   整理番号：17A0171920

マルチ特徴バインディングに基づく近似反復画像検索【JST・京大機械翻訳】

Near-Duplicate Image Retrieval Based on Multi-features Bundle

著者 (3件)： Song Ge (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Jin Xin (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Tan Xiaoyang (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 10  ページ： 943-950  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 結合特性に基づく近似的反復画像検索は,スケール不変特性変換(SIFT)特性と座標情報を使用するために,いくつかの限界がある。そこで,本論文では,SIFT特徴に基づく色特徴の増加によるマルチ特徴結合を形成し,2つのロバスト結合特性を計算するための新しい方法を提案した。中心の順序と主方向の順序。まず第一に,結合特性の関心点の色分布特性を抽出して,索引を加えることによって,潜在的SIFTエラーマッチングを排除するために,この特徴のKULLBACK-LEIBLER距離を使用する。次に,幾何学的損失のスコアを,同じ位置と中心の位置の間の距離の順序によって計算した。COPYDAYSデータセットに関する実験結果は,色特徴の増加が検索精度を向上させることを示して,それは,座標の順序,結合特性の中心順序,および主方向の順序が検索における幾何学的制約より良いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  不変性 ,  制約条件 ,  *近似法 ,  *画像検索
準シソーラス用語： 検索精度 ,  スコア ,  色分布 ,  関心領域 ,  色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Near-Duplicate Image Retrieval ,  Bundle Feature ,  Order Information

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  近似 ,  反復 ,  画像検索